Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）​的深度学习模型架构，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并在计算机视觉（CV）、语音处理等领域也得到广泛应用。以下是对 Transformer 的详细介绍：

一、Transformer 的提出背景

在 Transformer 出现之前，主流的序列建模方法（如机器翻译、文本生成）主要依赖循环神经网络（RNN）​和长短期记忆网络（LSTM）​。但这些模型存在以下问题：

  1. ​难以并行化：RNN 需要按时间步顺序处理序列，无法充分利用 GPU 并行计算能力。

  2. ​长距离依赖问题：随着序列长度增加，RNN 难以捕捉远距离词汇之间的关系。

  3. ​计算效率低：LSTM 虽然缓解了梯度消失问题，但参数量和计算复杂度较高。

Transformer 通过自注意力机制和全连接架构解决了这些问题，实现了高效并行计算和全局依赖建模。

二、Transformer 的核心组件

Transformer 由 ​编码器（Encoder）​ 和 ​解码器（Decoder）​ 堆叠而成，每个编码器和解码器包含多个子层。以下是关键组件：

1. ​自注意力机制（Self-Attention）​

  • ​作用：捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。

  • ​计算步骤：

    1. 将输入向量转换为 ​Query（Q）​、Key（K）​、Value（V）​ 三个矩阵。

    2. 计算注意力分数：Attention(Q,K,V)=softmax(dk​​QKT​)V

      • dk​ 是 Key 向量的维度，用于缩放点积，防止梯度消失。

    3. 通过 Softmax 归一化权重，加权求和 Value 得到输出。

2. ​多头注意力（Multi-Head Attention）​

  • 将 Q、K、V 拆分为多个子空间（即“头”），分别计算注意力后拼接结果。

  • ​优势：允许模型关注不同位置的不同语义信息（例如语法、语义、上下文等）。

3. ​位置编码（Positional Encoding）​

  • Transformer 没有循环结构，无法直接感知序列顺序，因此需要显式添加位置信息。

  • ​方法：使用正弦和余弦函数生成位置编码向量，与输入向量相加：PE(pos,2i)​=sin(pos/100002i/dmodel​)PE(pos,2i+1)​=cos(pos/100002i/dmodel​)

    • 其中 pos 是位置，i 是维度索引。

4. ​层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection）​

  • ​残差连接：将子层的输入直接加到输出上（即 x+Sublayer(x)），缓解梯度消失。

  • ​层归一化：对每个子层的输出进行归一化，加速训练收敛。

5. ​前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）​

  • 每个编码器和解码器包含一个全连接前馈网络：FFN(x)=max(0,xW1​+b1​)W2​+b2​

    • 使用 ReLU 激活函数，提供非线性变换能力。

三、编码器与解码器的结构

1. ​编码器（Encoder）​

  • 由 N 个相同层堆叠而成（通常 N=6）。

  • 每层包含：

    • 一个 ​多头自注意力层​（关注输入序列内部关系）。

    • 一个 ​前馈神经网络层。

2. ​解码器（Decoder）​

  • 同样由 N 个相同层堆叠而成。

  • 每层包含：

    • 一个 ​掩码多头自注意力层​（防止当前位置看到未来信息）。

    • 一个 ​编码器-解码器注意力层​（关注编码器的输出）。

    • 一个 ​前馈神经网络层。

四、训练细节

  1. ​优化目标：通过交叉熵损失函数进行监督学习。

  2. ​优化器：使用 Adam 优化器，结合学习率预热（Warm-up）策略。

  3. ​正则化：Dropout 和标签平滑（Label Smoothing）防止过拟合。

五、Transformer 的应用与变体

1. ​经典模型

  • ​BERT：仅使用编码器的双向预训练模型，适用于文本分类、问答等任务。

  • ​GPT 系列：仅使用解码器的自回归模型，擅长文本生成。

  • ​T5：完整的编码器-解码器结构，支持多种文本生成任务。

2. ​跨领域应用

  • ​计算机视觉：ViT（Vision Transformer）将图像分块后输入 Transformer。

  • ​语音处理：Transformer 用于语音识别和语音合成。

  • ​多模态：CLIP、DALL-E 等结合文本和图像的跨模态模型。

六、Transformer 的优势与挑战

优势

  1. ​并行计算：自注意力机制允许同时处理整个序列。

  2. ​全局依赖建模：直接捕捉长距离依赖关系。

  3. ​灵活性：通过调整注意力头数和层数适应不同任务。

挑战

  1. ​计算资源需求高：尤其是处理长序列时（序列长度 O(n2) 复杂度）。

  2. ​位置编码的局限性：某些任务需要更复杂的位置表示。

七、代码实现示例（PyTorch）​

以下展示自注意力机制的简化实现：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 输入序列（3个词，每个词嵌入维度4）
input_sequence = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], 
                              [0.5, 0.6, 0.7, 0.8], 
                              [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]])

# 生成Q/K/V矩阵
W_Q = torch.randn(4, 4)  # 查询权重矩阵
W_K = torch.randn(4, 4)  # 键权重矩阵
W_V = torch.randn(4, 4)  # 值权重矩阵

Q = torch.matmul(input_sequence, W_Q)
K = torch.matmul(input_sequence, W_K)
V = torch.matmul(input_sequence, W_V)

# 计算注意力分数
d_k = Q.size(-1)
attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k))
attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, V)

print("自注意力输出:\n", output)